Medium- to Long-term Results of Strut Allografts Treating Periprosthetic Bone Defects
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We evaluated the medium- to long-term outcomes of cortical strut allografts used to treat periprosthetic bone defects to better understand the correlation between radiological and clinical outcomes. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed outcomes from 19 patients undergoing cortical strut allografts to treat periproshtetic bone defects from 2001 to 2015. The mean age at index operation was 59.4 years and the average follow-up period was 8.6 years. Surgeries were performed because of aseptic loosening (n=9), periprosthetic fractures (n=5), and infections (n=5). Each case was characterized and described in detail including the length of allograft and the union period; possible correlations between allograft length and detailed classification and union period was analyzed. Clinical evaluations included the Harris hip score and Kaplan-Meier survivorship. RESULTS: In revision total hip arthroplasty (THA), the average length of allografts used in patients experiencing fractures was significantly longer than those with aseptic loosening or infection. Of the 19 cases, incorporation was observed in 18 cases (94.7%). The average time to incorporation was 21.2 months and the time to incorporation was not significantly different among the two groups (fracture vs. aseptic loosening or infection). No positive correlation was identified between the length of allograft and incorporation period or in the time to cortical strut allograft incorporation among Paprosky or Vancouver subgroups. CONCLUSION: Results of cortical strut allografts show excellent incorporation rates based on medium- to long-term follow-up. Cortical strut allografts may be considered useful for the treatment of femoral bone defects experienced during revision THA and following periprosthetic fracture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».